AutoCoder项目安装与配置指南

AutoCoder项目安装与配置指南

AutoCoder We introduced a new model designed for the Code generation task. Its test accuracy on the HumanEval base dataset surpasses that of GPT-4 Turbo (April 2024) and GPT-4o. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/auto/AutoCoder

1. 项目基础介绍

AutoCoder是一个专为代码生成任务设计的新型模型。它在HumanEval基础数据集上的测试准确度超过了GPT-4 Turbo（2024年4月）。AutoCoder的特点在于能够自动安装所需的包，并尝试运行代码直到没有问题，无论用户何时希望执行代码。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• Code Generation: 代码生成技术，用于根据自然语言描述生成代码。
• Code Interpreter: 代码解释器，用于验证生成的代码是否正确。
• Automatic Package Installation: 自动安装所需Python包的功能。
• Huggingface: 使用Huggingface模型库中的模型。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

• 确保安装了Python 3.11。
• 安装conda（如果使用conda环境管理）。
• 准备好一个合适的环境，如虚拟机或Docker容器。

安装步骤

1. 创建Conda环境:

   conda create -n AutoCoder python=3.11
   conda activate AutoCoder
   

2. 安装项目依赖:

   pip install -r requirements.txt
   

3. 测试项目性能（可选）:

   • 在HumanEval数据集上测试:

     cd Evaluation
     python test_humaneval.py
     

   • 在MBPP数据集上测试:

     python test_humaneval.py
     python postprocess_mbpp.py
     

   • 在DS-1000数据集上测试:

     python test_ds1000.py
     

4. 运行Web演示（可选）:

   • 安装gradio:

     pip install gradio==3.48.0
     

   • 运行Web演示:

     cd Web_demo
     python chatbot.py
     

确保在整个安装和配置过程中遵循上述步骤，这样就可以顺利地使用AutoCoder项目了。如果在安装过程中遇到任何问题，请查看项目的GitHub页面上的问题和文档。

AutoCoder We introduced a new model designed for the Code generation task. Its test accuracy on the HumanEval base dataset surpasses that of GPT-4 Turbo (April 2024) and GPT-4o. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/auto/AutoCoder